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2020-10-11 14:41:40
本文是个人学习笔记
学习了R语言中常用的缺失值处理方法，这里涉及到的是mice包。
参考并引用了 Handling missing data with MICE package; a simple approach 作者：Klodian Dhana
一、检查缺失值
> sapply(data, function(x) sum(is.na(x)))可以找到有缺失值的变量
二、利用MICE包插入缺失值
> library(mice) > init = mice(data, maxit=0) > meth = init$method > predM = init$predictorMatrix除了数据集的名称，其他代码都一致。
如果不想要某一变量作为预测因子，则可以使用以下代码：
> predM[, c("name")]=0注：如果该变量有缺失值，并不会影响缺失值本身的插入，只是不作为预测因子。
如果某一含有缺失值的变量不需要插入，则可以使用以下代码：
> meth[c("age")]=""对于不同类型的变量，有不同的方法：
- 连续
- 二分
- 顺序
> meth[c("weight")]="norm" #连续 > meth[c("smoking")]="logreg" #二分 > meth[c("education")]="polyreg" #顺序 #可以加入多个变量插入缺失值
> set.seed(103) > imputed = mice(data, method=meth, predictorMatrix=predM, m=5)插入缺失值之后创建一个新的数据集
> data_imputed <- complete(imputed)三、确认已成功插入缺失值
> sapply(imputed, function(x) sum(is.na(x)))更多相关内容 -
R语言处理缺失值
2021-01-07 04:27:01R语言处理缺失值 在处理数据过程中，避免不了会产生一些缺失值，如未填写数据或者编码错误等原因，用NA表示缺失值。在R语言中，is.na()函数可以判断元素是否是缺失值，从而返回逻辑值(TRUE/FALSE)，所以该函数将会... -
R语言缺失值处理
2021-05-22 06:12:27随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失(MAR)。非随机缺失：若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失(NMAR) 。处理缺失数据的方法有很多...展开全文数据缺失有多种原因，而大部分统计方法都假定处理的是完整矩阵、向量和数据框。
缺失数据的分类：
完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失(MCAR)。
随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失(MAR)。
非随机缺失：若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失(NMAR) 。
处理缺失数据的方法有很多，但哪种最适合你，需要在实践中检验。
下面一副图形展示处理缺失数据的方法：
处理数据缺失的一般步骤：
1、识别缺失数据
2、检测导致数据缺失的原因
3、删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值。
1、识别缺失数据：
R语言中，NA代表缺失值，NaN代表不可能值，Inf和-Inf代表正无穷和负无穷。
在这里，推荐使用is.na，is.nan，is.finite，is.infinite4个函数去处理。
x
#判断缺失值
is.na(x)
#判断不可能值
is.nan(x)
#判断无穷值
is.infinite(x)
#判断正常值
is.finite(x)
推荐一个函数：complete.case()可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行！
展示出数据中缺失的行(数据集sleep来自包VIM)
sleep[!complete.cases(sleep),]
判断数据集中有多少缺失
针对复杂的数据集，怎么更好的探索数据缺失情况呢？
mice包中的md.pattern()函数可以生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格。
备注：0表示变量的列中没有缺失，1则表示有缺失值。
第一行给出了没有缺失值的数目(共多少行)。
第一列表示各缺失值的模式。
最后一行给出了每个变量的缺失值数目。
最后一列给出了变量的数目(这些变量存在缺失值)。
在这个数据集中，总共有38个数据缺失。
图形化展示缺失数据：
aggr(sleep,prop=F,numbers=T)
matrixplot(sleep)
浅色表示值小，深色表示值大，默认缺失值为红色。
marginmatrix(sleep)
上述变量太多，我们可以选出部分变量展示：
x
x[,c(1,2,4)]
marginmatrix(x)
为了更清晰，可以进行成对展示：
marginplot(sleep[c(“Gest”,”Dream”)])
在这里(左下角)可以看到，Dream和Gest分别缺失12和4个数据。
左边的红色箱线图展示的是在Gest值缺失的情况下Dream的分布，而蓝色箱线图展示的Gest值不缺失的情况下Dream的分布。同样的，Gest箱线图在底部。
2、缺失值数据的处理
行删除法：数据集中含有缺失值的行都会被删除，一般假定缺失数据是完全随机产生的，并且缺失值只是很少一部分，对结果不会造成大的影响。
即：要有足够的样本量，并且删除缺失值后不会有大的偏差！
行删除的函数有na.omit()和complete.case()
newdata
sum(is.na(newdata))
newdata
sum(is.na(newdata))
均值/中位数等填充：这种方法简单粗暴，如果填充值对结果影响不怎么大，这种方法倒是可以接受，并且有可能会产生令人满意的结果。
方法1：
newdata
mean(newdata$Dream,na.rm = T)
newdata[is.na(newdata$Dream),”Dream”]
方法2：
Hmisc包更加简单，可以插补均值、中位数等，你也可以插补指定值。
library(Hmisc)
impute(newdata$Dream,mean)
impute(newdata$Dream,median)
impute(newdata$Dream,2)
mice包插补缺失数据：链式方程多元插值，首先利用mice函数建模再用complete函数生成完整数据。
下图展示mice包的操作过程：
mice()：从一个含缺失值的数据框开始，返回一个包含多个完整数据集对象(默认可以模拟参数5个完整的数据集)
with()：可依次对每个完整数据集应用统计建模
pool()：将with()生成的单独结果整合到一起
library(mice)
newdata
data
插补方法是pmm：预测均值匹配，可以用methods(mice)查看其他方法
maxit指迭代次数，seed指设定种子数(和set.seed同义)
概述插补后的数据：
summary(data)
在这上面可以看到数据集中变量的观测值缺失情况，每个变量的插补方法，VisitSequence从左至右展示了插补的变量，预测变量矩阵(PredictorMatrix)展示了进行插补过程的含有缺失数据的变量，它们利用了数据集中其他变量的信息。(在矩阵中，行代表插补变量，列代表为插补提供信息的变量， 1
和0分别表示使用和未使用。)
查看整体插补的数据：
data$imp
查看具体变量的插补数据：
data$imp$Dream
最后，最重要的是生成一个完整的数据集
completedata
判断还有没有缺失值，如果没有，结果返回FLASE
anyNA(completedata)
针对以上插补结果，我们可以查看原始数据和插补后的数据的分布情况
library(lattice)
xyplot(data,Dream~NonD+Sleep+Span+Gest,pch=21)
图上，插补值是洋红点呈现出的形状，观测值是蓝色点。
densityplot(data)
图上，洋红线是每个插补数据集的数据密度曲线，蓝色是观测值数据的密度曲线。
stripplot(data, pch = 21)
上图中，0代表原始数据，1-5代表5次插补的数据，洋红色的点代表插补值。
下面我们分析对数据拟合一个线性模型：
完整数据：
library(mice)
newdata
data
model
pooled
fim指的是各个变量缺失信息的比例，lambda指的是每个变量对缺失数据的贡献大小
缺失数据(在运行中，自动会行删除)：
lm.fit
summary(lm.fit)
完整数据集和缺失数据集进行线性回归后，参数估计和P值基本一直。缺失值是完全随机产生的。如果缺失比重比较大的话，就不适合使用行删除法，建议使用多重插补法。
kNN插值法：knnImputation函数使用k近邻方法来填充缺失值。对于需要插值的记录，基于欧氏距离计算k个和它最近的观测。接着将这k个近邻的数据利用距离逆加权算出填充值，最后用该值替代缺失值。
library(DMwR)
newdata
knnOutput
anyNA(knnOutput)
head(knnOutput)
目前，处理缺失值还有其他方法：
当前，还有成对删除方法，但已经过时，虽然看起来，成对比较应用了所有的数据，但每次两组比较计算都是用到的不同数据集，这将会最终结果造成一定影响！！！
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R语言缺失值判断以及处理
2021-11-30 12:48:17#####缺失值判断以及处理##### #举例1：向量类型判断缺失值is.na和缺失值的填补which (x<-c(1,2,3,NA)) is.na(x) #返回一个逻辑向量，TRUE为缺失值，FALSE为非缺失值 table(is.na(x)) #统计分类个数 sum(x) ...展开全文转自：微点阅读（www.weidianyuedu.com）微点阅读 - 范文大全 - 免费学习知识的网站
#####缺失值判断以及处理#####
#举例1：向量类型判断缺失值is.na和缺失值的填补which
(x<-c(1,2,3,NA))
is.na(x) #返回一个逻辑向量，TRUE为缺失值，FALSE为非缺失值
table(is.na(x)) #统计分类个数
sum(x) #当向量存在缺失值的时候统计结果也是缺失值
sum(x,na.rm = TRUE) #很多函数里都有na.rm=TRUE参数，此参数可以在运算时移除缺失值
(x[which(is.na(x))]<-0) #可以用which()函数代替缺失值，which()函数返回符合条件的响应位置
#举例2：数据框类型判断缺失值is.na、缺失值的填补which、缺失值所在行的删除na.omit
(test<-data.frame(x=c(1,2,3,4,NA),y=c(6,7,NA,8,9)))
is.na(test) #test中空值的判断
which(is.na(test),arr.ind = T) #arr.ind=T可以返回缺失值的相应行列坐标
test[which(is.na(test),arr.ind = T)]<-0 #结合which进行缺失替代
(test_omit<-na.omit(data.frame(x=c(1,2,3,4,NA),y=c(6,7,NA,8,9)))) #na.omit函数可以直接删除值所在的行
#举例3：识别缺失值的基本语法汇总
str(airquality)
complete.cases(airquality) #判断个案是否有缺失值
airquality[complete.cases(airquality),] #列出没有缺失值的行
nrow(airquality[complete.cases(airquality),]) #计算没有缺失值的样本量
airquality[!complete.cases(airquality),] #列出有缺失的值的行
nrow(airquality[!complete.cases(airquality),]) #计算有缺失值的样本量
is.na(airquality$Ozone) #TRUE为缺失值，FALSE为非缺失值
table(is.na(airquality$Ozone))
complete.cases(airquality$Ozone) #FALSE为缺失值，TRUE为非缺失值
table(complete.cases(airquality$Ozone))
#可用sum()和mean()函数来获取关于缺失数据的有用信息
sum(is.na(airquality$Ozone)) #查看缺失值的个数
sum(complete.cases(airquality$Ozone)) #查看没有缺失值的个数
mean(is.na(airquality$Ozone)) #查看缺失值的占比
mean(is.na(airquality)) #查看数据集airquality中样本有缺失值的占比
#举例4：探索缺失值模式
#列表缺失值探索
library(mice)
md.pattern(airquality)
#图形缺失值探索
library(VIM)
aggr(airquality,prop=FALSE,number=TRUE)
aggr(airquality,prop=TRUE,number=TRUE) #生成相同的图形，但用比例代替了计数
aggr(airquality,prop=FALSE,number=FALSE) #选项numbers = FALSE（默认）删去数值型标签
#举例5：删除缺失值
airquality[complete.cases(airquality),] #方法一：删除缺失值行
na.omit(airquality) #方法二：删除缺失值的行
#举例6：缺失值回归模型插补
newnhanes2<-nhanes2
sub<-which(is.na(newnhanes2[,4])) #返回newnhanes2数据集中第4列NA的行标识
datatr<-newnhanes2[-sub,] #方法一：将第4列不为NA的数存入数据集datatr中
datatr<-newnhanes2[complete.cases(newnhanes2[,4]),] #方法二：将第4列不为NA的数存入数据集datatr中
datate<-newnhanes2[sub,] #方法一：将第4列为NA的数存入数据集datate中
datate<-newnhanes2[is.na(newnhanes2[,4]),] #方法二：将第4列为NA的数存入数据集datate中
fit<-lm(chl~age,data = datatr) #利用datatr中age为自变量，chl为因变量构建线性回归模型lm
newnhanes2[sub,4]<-round(predict(fit,datate)) #利用datate中数据按照模型fit对nhanes2中chl中的缺失数据进行预测
#举例7：缺失值随机森林插补
library(missForest)
z<-missForest(airquality) #用随机森林迭代弥补缺失值
air.full<-z$ximp
zz<-missForest(nhanes2)
nhanes2.full<-zz$ximp
#举例8：线性回归模型插补
mice::md.pattern(airquality)
index1<-is.na(airquality$Ozone) #对Ozone变量进行缺失值处理
dput(colnames(airquality)) #求出变量列名称
Ozone_train<-airquality[!index1,c("Ozone", "Wind", "Temp", "Month", "Day")] #训练集，需注意什么时候用!,什么时候用-
Ozone_test<-airquality[index1,c("Ozone", "Wind", "Temp", "Month", "Day")] #测试集
fit<-lm(Ozone~.,data = Ozone_train) #建立线性回归模型
summary(fit)
airquality[index1,"Ozone"]<-predict(fit,newdata =Ozone_test )
index2<-is.na(airquality$Solar.R) #Solar.R变量进行缺失值处理,Ozone变量数据已补齐
Solar.R_train<-airquality[!index2,] #训练集
Solar.R_test<-airquality[index2,] #测试集
Solar.R_fit<-lm(Solar.R~.,data = Solar.R_train)
summary(Solar.R_fit)
airquality[index2,"Solar.R"]<-predict(Solar.R_fit,newdata = Solar.R_test)
mice::md.pattern(airquality)
#knn和bag缺失值插补(利用caret包中的preProcess函数，method参数有多种方式可选)
question<-read.csv("问卷调研数据.csv")
question<-question[,-1]
str(question)
for(i in 1:ncol(question)){
question[,i]<-as.factor(question[,i])
} #批量修改为因子类型
str(question)
#举例9：利用KNN算法进行缺失值插补(只能对数值型变量处理)
question<-read.csv("问卷调研数据.csv")
question<-question[,-1]
mice::md.pattern(question) #列表缺失值探索
library(caret)
knn.model<-preProcess(question,method = "knnImpute") #KNN处理数值型数据(欧式距离),不能处理因子型数据
question1<-predict(knn.model,newdata = question)
install.packages("RANN")
mice::md.pattern(question1)
table(question1$性别) #不是之前的1和2了
table(question$性别)
#最后结果：knn不适合处理该数据，需要做哑变量处理，再套模型
#举例10：利用袋装算法进行缺失值插补(只能对数值型变量处理)
question<-read.csv("问卷调研数据.csv")
question<-question[,-1]
mice::md.pattern(question) #列表缺失值探索
library(caret)
bag.model<-preProcess(question,method = "bagImpute") #bag算法模型建立
install.packages("ipred")
question2<-predict(bag.model,question) #预测结果
mice::md.pattern(question2) #列表缺失值探索
table(question2$性别)
#最后结果：bag算法不适合处理该数据
(来源 微点阅读：www.weidianyuedu.com/content/3416071450222.html)
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R语言-处理缺失值的方法
2021-08-27 09:37:51在R中，NA表示缺失值，NA是不可用，not available的简称，用来存储缺失信息 缺失值NA表示没有，并不一定就是0，NA是不知道是多少，也可以是0，也可以是任何值，缺失值和0 是完全不同的。 1. 处理mean，sum等常规统计...展开全文缺失值NA
在R中，NA表示缺失值，NA是不可用，not available的简称，用来存储缺失信息
缺失值NA表示没有，并不一定就是0，NA是不知道是多少，也可以是0，也可以是任何值，缺失值和0 是完全不同的。
1. 处理mean，sum等常规统计函数中的缺失值出现的问题：添加参数na.rm=T> x <- c(NA,1:20,NA,NA,34:35) > x [1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 NA NA 34 35 > sum(x) [1] NA > sum(x,na.rm = TRUE) [1] 2792. 判断元素中是否含有缺失值：is.na()函数
> is.na(x) [1] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE [23] TRUE FALSE FALSE3. 计算每一列/每一行的缺失值数，用sleep数据集
sleep数据集引用之前需要先下载程序包VIM（需要下载很久）
> install.packages("VIM") > library(VIM) 载入需要的程辑包：colorspace 载入需要的程辑包：grid VIM is ready to use. Suggestions and bug-reports can be submitted at: https://github.com/statistikat/VIM/issues 载入程辑包：‘VIM’ The following object is masked from ‘package:datasets’: sleep > sleep BodyWgt BrainWgt NonD Dream Sleep Span Gest Pred Exp Danger 1 6654.000 5712.00 NA NA 3.3 38.6 645.0 3 5 3 2 1.000 6.60 6.3 2.0 8.3 4.5 42.0 3 1 3 3 3.385 44.50 NA NA 12.5 14.0 60.0 1 1 1 4 0.920 5.70 NA NA 16.5 NA 25.0 5 2 3 5 2547.000 4603.00 2.1 1.8 3.9 69.0 624.0 3 5 4 6 10.550 179.50 9.1 0.7 9.8 27.0 180.0 4 4 4 7 0.023 0.30 15.8 3.9 19.7 19.0 35.0 1 1 1 8 160.000 169.00 5.2 1.0 6.2 30.4 392.0 4 5 4 9 3.300 25.60 10.9 3.6 14.5 28.0 63.0 1 2 1 10 52.160 440.00 8.3 1.4 9.7 50.0 230.0 1 1 1 11 0.425 6.40 11.0 1.5 12.5 7.0 112.0 5 4 4 12 465.000 423.00 3.2 0.7 3.9 30.0 281.0 5 5 5 13 0.550 2.40 7.6 2.7 10.3 NA NA 2 1 2 14 187.100 419.00 NA NA 3.1 40.0 365.0 5 5 5 15 0.075 1.20 6.3 2.1 8.4 3.5 42.0 1 1 1 16 3.000 25.00 8.6 0.0 8.6 50.0 28.0 2 2 2 17 0.785 3.50 6.6 4.1 10.7 6.0 42.0 2 2 2 18 0.200 5.00 9.5 1.2 10.7 10.4 120.0 2 2 2 19 1.410 17.50 4.8 1.3 6.1 34.0 NA 1 2 1 20 60.000 81.00 12.0 6.1 18.1 7.0 NA 1 1 1 21 529.000 680.00 NA 0.3 NA 28.0 400.0 5 5 5 22 27.660 115.00 3.3 0.5 3.8 20.0 148.0 5 5 5 23 0.120 1.00 11.0 3.4 14.4 3.9 16.0 3 1 2 24 207.000 406.00 NA NA 12.0 39.3 252.0 1 4 1 25 85.000 325.00 4.7 1.5 6.2 41.0 310.0 1 3 1 26 36.330 119.50 NA NA 13.0 16.2 63.0 1 1 1 27 0.101 4.00 10.4 3.4 13.8 9.0 28.0 5 1 3 28 1.040 5.50 7.4 0.8 8.2 7.6 68.0 5 3 4 29 521.000 655.00 2.1 0.8 2.9 46.0 336.0 5 5 5 30 100.000 157.00 NA NA 10.8 22.4 100.0 1 1 1 31 35.000 56.00 NA NA NA 16.3 33.0 3 5 4 32 0.005 0.14 7.7 1.4 9.1 2.6 21.5 5 2 4 33 0.010 0.25 17.9 2.0 19.9 24.0 50.0 1 1 1 34 62.000 1320.00 6.1 1.9 8.0 100.0 267.0 1 1 1 35 0.122 3.00 8.2 2.4 10.6 NA 30.0 2 1 1 36 1.350 8.10 8.4 2.8 11.2 NA 45.0 3 1 3 37 0.023 0.40 11.9 1.3 13.2 3.2 19.0 4 1 3 38 0.048 0.33 10.8 2.0 12.8 2.0 30.0 4 1 3 39 1.700 6.30 13.8 5.6 19.4 5.0 12.0 2 1 1 40 3.500 10.80 14.3 3.1 17.4 6.5 120.0 2 1 1 41 250.000 490.00 NA 1.0 NA 23.6 440.0 5 5 5 42 0.480 15.50 15.2 1.8 17.0 12.0 140.0 2 2 2 43 10.000 115.00 10.0 0.9 10.9 20.2 170.0 4 4 4 44 1.620 11.40 11.9 1.8 13.7 13.0 17.0 2 1 2 45 192.000 180.00 6.5 1.9 8.4 27.0 115.0 4 4 4 46 2.500 12.10 7.5 0.9 8.4 18.0 31.0 5 5 5 47 4.288 39.20 NA NA 12.5 13.7 63.0 2 2 2 48 0.280 1.90 10.6 2.6 13.2 4.7 21.0 3 1 3 49 4.235 50.40 7.4 2.4 9.8 9.8 52.0 1 1 1 50 6.800 179.00 8.4 1.2 9.6 29.0 164.0 2 3 2 51 0.750 12.30 5.7 0.9 6.6 7.0 225.0 2 2 2 52 3.600 21.00 4.9 0.5 5.4 6.0 225.0 3 2 3 53 14.830 98.20 NA NA 2.6 17.0 150.0 5 5 5 54 55.500 175.00 3.2 0.6 3.8 20.0 151.0 5 5 5 55 1.400 12.50 NA NA 11.0 12.7 90.0 2 2 2 56 0.060 1.00 8.1 2.2 10.3 3.5 NA 3 1 2 57 0.900 2.60 11.0 2.3 13.3 4.5 60.0 2 1 2 58 2.000 12.30 4.9 0.5 5.4 7.5 200.0 3 1 3 59 0.104 2.50 13.2 2.6 15.8 2.3 46.0 3 2 2 60 4.190 58.00 9.7 0.6 10.3 24.0 210.0 4 3 4 61 3.500 3.90 12.8 6.6 19.4 3.0 14.0 2 1 1 62 4.050 17.00 NA NA NA 13.0 38.0 3 1 1计算每一列/每一行缺失值数
> colSums(sleep) BodyWgt BrainWgt NonD Dream Sleep Span Gest Pred Exp Danger 12324.98 17554.32 NA NA NA NA NA 178.00 150.00 162.0 > rowSums(sleep) [1] NA 77.700 NA NA 7862.800 428.650 96.723 776.800 152.900 794.560 163.825 1221.800 NA NA 66.575 [16] 129.200 79.685 163.000 NA NA NA 333.260 55.820 NA 778.400 NA 77.701 110.540 1578.800 NA [31] NA 53.445 117.060 1768.000 NA NA 57.023 65.978 67.800 179.600 NA 207.980 349.000 75.420 542.800 [46] 95.400 NA 61.280 139.035 405.000 264.250 274.400 NA 424.100 NA NA 99.600 239.600 89.504 327.790 [61] 67.200 NA4. 去掉数据集中的缺失值：na.omit（）函数
na.omit(object,cols,invert)
object::数据集
cols:一个由列名(或数字)组成的向量，用于检查缺失值。默认值是所有列。
invert:如果FALSE将省略所有缺少值的行(默认)。TRUE只返回那些缺少值的行。> x <- c(NA,1:20,NA,NA,34:35) > x [1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 NA NA 34 35 > na.omit(x) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 34 35 attr(,"na.action") [1] 1 22 23 attr(,"class") [1] "omit" #去掉缺失值中的行 > length(rownames(sleep)) [1] 62 > length(rownames(na.omit(sleep))) [1] 425. 处理缺失值的包
6. 不同缺失值之间的区别NA是存在的值，但是不知道是多少
NaN是不存在的
Inf存在，是无无穷大或者无无穷小，但是表示不可能的值> 1/0 [1] Inf > -1/0 [1] -Inf > 0/0 [1] NaN > is.nan(0/0) [1] TRUE > is.infinite(1/0) [1] TRUE
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